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Stomach and Intestine(Tokyo) Volume 56, Issue 4 （April 2021）

胃と腸 56巻4号（2021年4月発行）

Japanese English

今月の主題消化管疾患AI診断の現状

主題

消化管疾患におけるAI病理診断 Artificial Intelligence in the Pathological Diagnosis of Gastrointestinal Diseases 日向宗利 ¹ , 阿部浩幸 ¹ , 黒瀬優介 ² , 原田達也 ² , 深山正久 ³ , 牛久哲男 ¹ Munetoshi Hinata ¹ , Hiroyuki Abe ¹ , Yusuke Kurose ² , Tatsuya Harada ² , Masashi Fukayama ³ , Tetsuo Ushiku ¹ ¹東京大学大学院医学系研究科人体病理学・病理診断学分野 ²東京大学先端科学技術研究センターマシンインテリジェンス分野 ³総合病院国保旭中央病院遠隔病理診断センター ¹Department of Pathology, Graduate School of Medicine, University of Tokyo, Tokyo ²Research Center for Advanced Science and Technology, University of Tokyo, Tokyo ³Digital Pathology Centre, Asahi General Hospital, Asahi, Japan キーワード：人工知能 , 深層学習 , 病理診断 , 癌の遺伝子異常 Keyword: 人工知能 , 深層学習 , 病理診断 , 癌の遺伝子異常 pp.401-410

発行日 2021年4月25日 Published Date 2021/4/25

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1403202295

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参考文献 Reference

要旨●深層学習を用いたAIにより画像認識の精度が大きく向上し，病理診断への応用も進んでいる．筆者らが開発に携わったAIは，胃癌生検検体において90%程度の感度・特異度をもって癌の検出に成功している．また，胃癌の遺伝子異常を推定する検討においては，免疫チェックポイント阻害薬への感受性が高いEBV・MSI胃癌をAUC 0.86程度の精度で検出可能である．消化管以外の領域も含めると，病理組織画像からの予後予測やリンパ節転移の検出など，さまざまな応用事例が報告されている．病理診断のためのAI開発や，その利活用のための基盤の整備も進みつつあり，今後さらなる精度の向上や臨床への応用が期待される．開発されたツールについて実臨床での有用性を検証していくことが今後の課題である．

　AI（Artificial intelligence）, using deep learning, has significantly improved accuracy in image recognition, and its application to support pathology practice is progressing. We have developed AI that successfully recognizes cancer cells in gastric biopsy images with sensitivity and specificity of approximately 90%. We have also developed AI that can predict EBV（Epstein-Barr virus）-positive and MSI（microsatellite-unstable/instability）gastric cancer subtypes. These subtypes are sensitive to immune-checkpoint inhibitors, with a high AUC（area under the curve）of 0.86. In addition, various AI tools have been reported. These include a prognosis predictor based on histopathological images, a detector of lymph node metastasis, and others. Infrastructure for development and utilization of AI in the field of pathology is advancing. As the accuracy of AI diagnosis improves, progress toward clinical application will continue. The next steps include validating the usefulness of developed tools in clinical practice.